View/Open

Author
Rayhan, Fatih Gunawan

Date Published
14 Oct 2026

Advisor
Hafiz Budi Firmansyah, S.Kom., M.Sc., Ph.D.,

Subject
Teknik Informatika

Publisher

Narrowband noise merupakan gangguan pada sinyal audio yang memiliki energi terkonsentrasi pada pita frekuensi tertentu sehingga memerlukan estimasi frekuensi yang presisi agar tidak merusak komponen sinyal utama. Penelitian ini bertujuan menerapkan dan menganalisis kinerja Pretrained Audio Neural Networks (PANNs) CNN14 yang diadaptasi dari klasifikasi audio menjadi regresi untuk mengestimasi parameter narrowband noise dan mengendalikan notch filter pada parametric equalizer. CNN14 dimodifikasi dengan mengganti lapisan klasifikasi menjadi regression head, sedangkan pemrosesan menggunakan pendekatan Differentiable Digital Signal Processing (DDSP). Dataset dibangun melalui sintesis narrowband noise pada clean speech dari Noisy Speech Database, menghasilkan 11.600 sampel dengan frekuensi pusat pada rentang 20–16.000 Hz. Sinyal direpresentasikan dalam log-mel spectrogram dan nilai frekuensi pusat dinormalisasi. Pelatihan menggunakan transfer learning dengan strategi gradual unfreezing dan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), sedangkan kualitas audio dievaluasi menggunakan Signal-to-Noise Ratio (SNR) dan Mean Opinion Score (MOS). Konfigurasi terbaik menghasilkan validation MAE sebesar 1597,94934 Hz. Perubahan SNR sebesar −0, 05 dB diperoleh pada pita Low, Lower-Mid, dan Upper-Mid, +0, 04 dB pada pita High, serta peningkatan terbesar +0, 73 dB pada pita Very High. Hasil MOS menunjukkan bahwa pemrosesan frekuensi tinggi cenderung lebih dapat diterima secara subjektif. Dengan demikian, CNN14 berbasis PANNs dapat digunakan untuk mengestimasi frekuensi narrowband noise dan mengintegrasikannya dengan parametric equalizer berbasis DDSP, meskipun efektivitas pemfilteran masih dipengaruhi oleh ketepatan estimasi frekuensi.

URI
https://repository.itera.ac.id/depan/submission/SB2610020007

Keyword
Regresi Parametric Equalizer DDSP Signal-to-Noise-Ratio Mean Opinion Score